Separação de sinais gaussianos e não-gaussianos usando ICA e Beamforming

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Dias, Davi Mariel Braga
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/13191
Resumo: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, 2014
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A separação destes sinais é feita através de uma técnica de iteração de dois métodos de estimação bastante conhecidos: o método de Análise de Componentes Independentes (ICA, do inglês Independent Component Analysis), usado para a separação de fontes não-gaussianas, e o método de Estimativa do Parâmetro do Sinal por meio de Técnica de Invariância Rotacional (ESPRIT, do inglês Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique), usada para a separação de fontes gaussianas. Resultados de simulações computacionais mostram que o erro de estimação dessas fontes diminui até alcançarem dois tipos de convergência, um de curto prazo, com redução do erro em 42%, e outro de longo prazo, com redução em 17%. _______________________________________________________________________________ ABSTRACTThis project intention is to show a separation method of Gaussian and non-Gaussian Signal, mixed together, through the observation in receivers with multiple sensors in a MIMO system. This signal separation is done by an iteration technique of two well-known estimation methods: the Independent Component Analysis method (ICA), used for non-Gaussian Signal separation, and the Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique method (ESPRIT), used for Gaussian Signal separation. Computer simulations results indicate that this sources estimation error will decreases and reach two kinds of convergence, one short-term, reducing the error by 42%, and other long-term, reducing by 17%.Submitted by Aline Almeida (alinealmeida@bce.unb.br) on 2016-05-23T13:43:55Z No. of bitstreams: 1 2014_DaviMarielBragaDias.pdf: 11046769 bytes, checksum: 9a8469911d63f48d2095701b0957e4d1 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia(luanna@bce.unb.br) on 2016-05-26T17:14:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_DaviMarielBragaDias.pdf: 11046769 bytes, checksum: 9a8469911d63f48d2095701b0957e4d1 (MD5)Made available in DSpace on 2016-05-26T17:14:35Z (GMT). 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